Fundamentos de IA
Conceptos Fundamentales de Inteligencia Artificial
Comprende los pilares básicos de la IA, desde las cargas de trabajo más comunes hasta los principios éticos que rigen su desarrollo responsable.
Cargas de Trabajo de IA
Prediction / Forecasting
Utiliza datos históricos para predecir resultados futuros y tendencias numéricas.
Anomaly Detection
Identifica patrones inusuales o atípicos en los datos que podrían indicar problemas o fraude.
Computer Vision
Capacidad de la IA para procesar y analizar imágenes y vídeos como lo haría un humano.
NLP
Procesamiento de Lenguaje Natural para analizar, comprender y generar texto humano.
Conversational AI
Sistemas interactivos que simulan conversaciones humanas mediante chatbots o asistentes de voz.
IA Responsable
Microsoft ha definido seis principios éticos para guiar el desarrollo y despliegue de sistemas de IA, asegurando que sean beneficiosos y seguros para todos.
Fairness
Imparcialidad - El sistema no debe discriminar por género, raza u otros factores.
Transparency
Transparencia - Los usuarios deben saber cuándo están interactuando con un sistema de IA.
Privacy
Privacidad - Protección de datos personales y obtención de consentimiento explícito.
Accountability
Responsabilidad - Roles y responsabilidades claras sobre las decisiones del sistema.
Inclusiveness
Inclusividad - Diseño accesible para todas las personas, independientemente de sus capacidades.
Reliability
Fiabilidad - Sistemas seguros que han sido probados exhaustivamente.
Comprueba lo aprendido
Pon a prueba tus conocimientos sobre los fundamentos de IA con este quiz interactivo.